不能不首先說說CPU。1.CPU叫中央處理器,是計算機的核心,其中可以執行指令,可以進行算數和邏輯運算。CPU的種類很多,很多,不同半導體公司有不同的CPU,Intel設計和製造的是一種CPU,英國ARM公司設計的是另一種CPU。設計重點在運算速度追求快,指令效率高。
馮.諾依曼提出的計算機結構是:計算機= CPU+M+IO + 程式。M是儲存器,IO是各種輸入輸出介面。
2.DSP叫數字訊號處理器。DSP是TI德克薩斯儀器公司設計的一種CPU,其機器指令對數字訊號中的卷積、傅立葉變換、乘法、除法等運算很快,最早使用跳轉預測,很適合數字訊號方面的運算,所以叫數字訊號處理器,實際上,它是一種特殊的CPU。DSP處理數字訊號演算法很快。
3.MCU叫微控制器。MCU=CPU+M+IO,並做到一個晶片中,叫SOC,單片計算機,微控制器。51是微控制器,ARM晶片也是微控制器。其中的M可以在片外擴充套件,IO也可以在片外擴充套件。注意CPU不包括IO的,而MCU包括基本的IO。
4.ARM,與其它三個對比,你說的應該是指ARM晶片。ARM晶片,是一種MCU。
它是其他公司買英國ARM公司設計的CPU的IP核(智慧財產權核),加上合適的IO部分,設計出的自己公司的MCU,國內的華為就是這麼做的,三星,蘋果也是這麼做的。如你用的STM32系列就是ST公司設計的MCU。
以上,可以用匯編語言或c等各種高階語言程式設計。程式是用來執行的。
5.FPGA叫場可程式設計門陣列,還有一種CPLD叫複雜可程式設計邏輯器件,你想象其中有很多,很多零散的與,或,非閘電路塊,你可以透過程式設計(或畫電路圖)把它們連線起來,可以連線組成很複雜的組合邏輯,也可以連線組成很複雜的時序邏輯,以至於可以內部放一個CPU,MCU的硬體。硬體實現邏輯,一定很快。
設計FPGA/CPLD應用時,用verilog語言或hdl語言程式設計,是硬體描述語言,編譯後的熔絲檔案寫到空的FPGA/CPLD中,就有你設計電路的功能了。注意這兩個硬體描述語言不是用來執行的,是用來設計硬體連線的。
晶片有"設計-製造-封裝-測試"四個關鍵步驟,而我們在應用上很厲害,geming尚未成功,我們還需努力。
-------附加:*DSP再快,也沒有GPU快!
GPU適合矩陣乘法等運算,適合大躍進式當前流行的人工智慧,機器學習,深度學習,挖礦等。
*GPU再適合,也沒有NPU適合!
NPU神經網路處理器。
不能不首先說說CPU。1.CPU叫中央處理器,是計算機的核心,其中可以執行指令,可以進行算數和邏輯運算。CPU的種類很多,很多,不同半導體公司有不同的CPU,Intel設計和製造的是一種CPU,英國ARM公司設計的是另一種CPU。設計重點在運算速度追求快,指令效率高。
馮.諾依曼提出的計算機結構是:計算機= CPU+M+IO + 程式。M是儲存器,IO是各種輸入輸出介面。
2.DSP叫數字訊號處理器。DSP是TI德克薩斯儀器公司設計的一種CPU,其機器指令對數字訊號中的卷積、傅立葉變換、乘法、除法等運算很快,最早使用跳轉預測,很適合數字訊號方面的運算,所以叫數字訊號處理器,實際上,它是一種特殊的CPU。DSP處理數字訊號演算法很快。
3.MCU叫微控制器。MCU=CPU+M+IO,並做到一個晶片中,叫SOC,單片計算機,微控制器。51是微控制器,ARM晶片也是微控制器。其中的M可以在片外擴充套件,IO也可以在片外擴充套件。注意CPU不包括IO的,而MCU包括基本的IO。
4.ARM,與其它三個對比,你說的應該是指ARM晶片。ARM晶片,是一種MCU。
它是其他公司買英國ARM公司設計的CPU的IP核(智慧財產權核),加上合適的IO部分,設計出的自己公司的MCU,國內的華為就是這麼做的,三星,蘋果也是這麼做的。如你用的STM32系列就是ST公司設計的MCU。
以上,可以用匯編語言或c等各種高階語言程式設計。程式是用來執行的。
5.FPGA叫場可程式設計門陣列,還有一種CPLD叫複雜可程式設計邏輯器件,你想象其中有很多,很多零散的與,或,非閘電路塊,你可以透過程式設計(或畫電路圖)把它們連線起來,可以連線組成很複雜的組合邏輯,也可以連線組成很複雜的時序邏輯,以至於可以內部放一個CPU,MCU的硬體。硬體實現邏輯,一定很快。
設計FPGA/CPLD應用時,用verilog語言或hdl語言程式設計,是硬體描述語言,編譯後的熔絲檔案寫到空的FPGA/CPLD中,就有你設計電路的功能了。注意這兩個硬體描述語言不是用來執行的,是用來設計硬體連線的。
晶片有"設計-製造-封裝-測試"四個關鍵步驟,而我們在應用上很厲害,geming尚未成功,我們還需努力。
-------附加:*DSP再快,也沒有GPU快!
GPU適合矩陣乘法等運算,適合大躍進式當前流行的人工智慧,機器學習,深度學習,挖礦等。
*GPU再適合,也沒有NPU適合!
NPU神經網路處理器。